Màster Oficial en Fonaments de Ciència de Dades
En molts aspectes de la nostra vida personal i professional, des de les compres electròniques fins a la recerca o les finances, es generen grans quantitats de dades. Aquestes dades, sense control ni interpretació, són només soroll. La ciència de dades és una nova àrea professional que vol donar valor a aquestes dades a partir de l’anàlisi i interpretació actuable.
El màster de Fonaments en Ciència de Dades proposa donar, a partir d’una formació teorico-pràctica, les bases algorísmiques i matemàtiques de la Ciència de Dades, incloent aspectes que van des de l’àlgebra computacional, l’optimització o la programació probabilística, a tècniques de l’aprenentatge automàtic “machine learning”, deep learning, processament del llenguatge natural, xarxes complexes, indexació d’informació multimèdia, passant per les tecnologíes que suporten les infraestructures de processament de grans volums de dades o “big data”.
Objectius:
- – Entendre el procés de valorització de les dades i el seu paper en la presa de decisions.
- – Saber recollir i extreure informació de fonts de dades estructurades i no estructurades.
- – Saber netejar i corregir les dades amb l’objectiu de crear conjunts de dades amb valor informatiu i manejables.
- – Fer servir tecnologies d’emmagatzematge, recuperació i processament de grans volums de dades
- – Saber plantejar hipòtesis i desenvolupar la intuïció sobre un conjunt de dades fent servir tècniques d’anàlisi exploratori.
- – Aplicar de forma efectiva eines analítiques i predictives d’aprenentatge automàtic
- – Saber entendre, desenvolupar i modificar els algorismes analítics i exploratoris que treballen sobre conjunt de dades.
- – Verificar i quantificar la validesa d’una hipòtesi fent servir analítica de dades.
- – Saber comunicar els resultats fent servir tècniques de comunicació i visualització adequades
- – Conèixer la legislació referent la protecció i privacitat de les dades, i el codi deontològic en l’exercici de la professió
- – Saber fer servir metodologies àgils de desenvolupament per projectes de ciència de dades
Temàtiques:
- – Agile Data Science
- – Mathematical foundations of Data Science: Optimization / Computational Linear Algebra / Bayessian Statistics and Probabilistic Programming
- – Machine Learning
- – Advanced Machine Learning: Deep Learning / Probabilistic Graphical Models / Recommenders
- – Natural Language Processing / Computer Vision / Time Series Analysis / Complex Network Analysis
- – Large Scale Processing and Storage
- – Visualization and Deployment
- – Business Analytics